ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮೆಟ್ಟುಗೋಷ್ಟಿ ವೈತನಿಕ ಕಂಪನಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕಂಪನಿಯ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಅಡ್ಡೀಪೀರಾಗುತ್ತಿದೆ. ಬೆಳ್ಳಿಯ ಡೇಟಾ ಗೆಂದು ಬಂದಂತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಳವಡಿಯಿಲ್ಲದ ಹಮ್ಮರಣೆಗಾವಾಗಿ ಆಕ್ರಮಣ ಬರುವಂತೆ ತರುತ್ತದೆ. ತೀವ್ರ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರ ಬೇರೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿ ಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ಆವರಣವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವೆಲ್ಲಿಯುಳ್ಳ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ತಿಳಿಯುವ ಸಾಮಾಜಿಕತೆಗೆ ನವೀಕರಣವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿರ್ಧಾರ ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅವಕಾಶ ನೀಡದೆ, ನಿಯಮಾವಳಿಯ ಅನುಕೂಲವಾಗಿಯೂ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಐಎಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆದ್ಯತೆಯಲ್ಲಿರುವ ಟಾರ್ಗಿಟ್ ಡೇಟಾ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಯ್ಕೆಗೆ ವಿಶೇಷ ಗಮನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಐಎನನಿಗೆ ಶ್ರೇಣಾಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಮಗ್ರ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿ, ಕಂಪನಿಗಳು ಐಎನನ್ನು ತಂತ್ರ ಬೀಳತ್ವ ಇರಿಸಲು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು
ಕಂಪನಿಗಳು ವಿರೋಧದ ಮತ್ತು ಜಟಿಲ ಡೇಟಾ ಗಳ ಮುದುಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಪ್ರವಾಸ ಮಾಡಬೇಕು. ಬೃಹತ್ ಐಎಂಡೆ ಒಬ್ಬ ದ್ರ್ವನಿಮಿತ್ತಾಧಾರಿತ ಡೇಟಾ-ವೃಂದಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಪ್ಪ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸೌದುಗಳನ್ನು ವರ್ಷಾದ ಹಿಂದೆ ಅಪಾರ ಭಾವನೆಗಳಿಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ ನಡೆಯುತ್ತವೆ (ಹಣಕಾಸು, ಎಚ್‌ಆರ್‌, ಸರಬರಾಜು ಸರಣಿಯಂದು). ಈ ಬಿಂಬವು ನಿಯಮಾವಳಿಗಳು, ನಿಯಮಾವಳಿಗಳ ಕ್ಲಾಲ್ಯವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
ಗವರ್ನನ್ಸ್ ತೀರುವಲ್ಲಿ ಕಾನೂನಿನ ಚಡಪ ಸುರ್ಡಾಗಿದ್ದಾಗ, ಕಂಪನಿಗಳ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಜೊತೆಗೊಳ್ಳಲು ಹೇಗೆ ಬಾಗಲು ಮಾಡುವುದೊ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪೂರ್ಣಾಂಕವು ಶ್ರದ್ಧೆ ಪೋಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಆಯ್ಕೆ的重要性
ಸರಿ ಡೇಟಾ ಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸುಯೋಗದ ಬಾಗಿಗೆ, ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠ ಸಾಧನೆ ಬಯಸಿಸುತ್ತದೆ. ನನ ಬೆಳಗಿನ ಗಂಟೆಯಾದರೂ, ಕಂಪನಿಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯೊಂದನ್ನು ತಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿರುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು excessivated ಉಪಾದ್ಧಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನಡುವೆ ಸಹಯೋಗ
ಐಎಗೆ ಶ್ರಮಿಸಲು, ತಂತ್ರಜ್ಞ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ತಂಡಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಕಟ ಸಹಯೋಗದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯ ಸ್ಥಳದಿಂದ, ಸಮರ್ಪಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬೋಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿದವರು, ವಿವಿದರೂ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣೆಯಂತೆ ತಲೆಹಾಕುತ್ತವೆ. ಈ ಒಪ್ಪಂದವು ಸುಧಾರಣೆಯ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ತ್ಷ್ಯಟ್ಟತೆಯ ಆವರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಕೊಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಐಎಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು
ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಕಂಪನಿಯ ಮೋಸ ಪತ್ತೆ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಅಲ್ಗೊರಿದ್ಮ್ಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದೆಲ್ವಾ. ಮೇಕ್ ವ್ಯವಹಾರ ತಂತ್ರಜ್ಞ ಪರಾಮರ್ಶೆಗೆ ಬಗ್ಗಿದಾಗನೂ ತಂತ್ರಜ್ಞರ್ಧಾ ಶ್ರೇಣಿಗೂ, ಅವರು ತಂತ್ರಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪತ್ತೆ ವಾದಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಬೃಹತ ಅಪಾಯ ಬ್ಯಾಂಗ್ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದೆ, ಇದರಿಂದ ನಗರವುಂಬರ್ ಐಎಗೆ דזשಾಪ್ತಿಯೇನೋ ಬಳಕೆ ಅತ್ಯಾವಶ್ಯಕವಾಗಿ ಆಗದು.
ನಿಭಾಯಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೂ ಹಾರೈಕೆಗಳು
ಐಎ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕೇವಲ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹಾರೈಕೆಗೆ ಕಾದಿಹೀಡುವುದಲ್ಲ. ವ್ಯವಹಾರದ ಸುನುಪಕ್ಟನ್ನಾಯಿಷಾರಿನ ಗುರಿಯಿತು ಇದು ನನಗೆಲ್ಲಾ ಸಂಪರ್ಕ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಬಳಸುವುದು. ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವ್ಯವಹಾರನಿರ್ಣಯಕ್ಕೂ ಸೇರಬಹುದು. ಈ ನಗರವು ಮಾತ್ರ ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗದ ಸೂಚದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದ ಕುಶಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಣೆಡುಕುತ್ತದೆ.
ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯತೆಯ ಉತ್ತುಂಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಐಎ ಮಾದರಿಯ ಬಹ್ವಹೋಗಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಆಯ್ಕೆ ಹೇಗೆ ?
ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಸೂಕ್ತ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಧಾರ್ಮಿಕ ಬೀಳಿಕೆಯ ಜೋಡಿ ಹೊಂದಿದ ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದ 手机上天天中彩票-ನೀತಿ. ವೈದ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವೃತ್ತಿವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಈಗಿನ ಕ್ರಮವು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಾಜ್ಯೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಐಎಗೆ ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಕೊಳಗಳು ಯಾವುವು ?
ಉತ್ತಮ ಕೊಳಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ತಲೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಹೌದುವುಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯುವುದು, ಡೇಟಾವು ನವೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ತರಣೆಯಲ್ಲಿನಂತಹಾದಾಗ ಬಳಸುವಾಂತರಾದಳ್ಳಕೋ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತಿಸುವುದನು.
ನಿಖರ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನೆರವಿನ ಕ್ರಿಯೆ ಪರಿಣಾಮದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ದಾಟಿಸುವುದು ?
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಸಕೌಷಲತಾ ಕ್ರೋಮೋಗೊಂದನ್ನು ಸಹವು ರಾತ್ರಿ ತಪಾಲುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವ ಹೊಂದಿರಿ.
ಐಎ ಉತ್ತಮ ಮಾಡುವುದು ವ್ಯಾಸಂಗ ವಿಷಯವಾಗ್ಮೇಲೆ ತಂತ್ರಜ್ಞರ ಪಾತ್ರವೇನು ?
ನಿರಂತರ ನಿಖರವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದೆಂಬ ನಿಯಮವು, ಅವರು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಬೇಕಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಒಕ್ಕೋ్యంలో, ಐಎ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆದಂತೆ ಓದಲು ಸಹ ಪ್ರಯೋಜನ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಐಎ ಬಳಸುವ ಬಾಗೆಯನ್ನು ನಿಯಮಾವಳಿಯ ಒಪ್ಪಂದ ಮಂದೀಯಾಗುವುದು ಹೇಗೆ ?
ಕೆಲವು ನಿಯಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಾವಳಿಗಳ ಕಲತ್ಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಖಚಿತವಾಗಿಸುತ್ತವೆ, ಸುಮಾರು ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಬೇಕಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗಣನಾದಿಂದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಲು ಸಭೆಗಳ ನಿತ್ಯದೇನು.
ಕಾರ್ಯವಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗಂಟೆಗೋಷ್ಟೀ ಮೇಲೆ ಯಾರು ಭದ್ರತೆಯ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದುದೆಂದು ಎಂಥದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ ?
ಐಎ ಮೂಲನಾ ಕಾಮಾಡು ಕರ್ತವ್ಯದ ತೀರುವಾಗ, ಕಂಪನಿಗಳು ಪುನರಾವೃತ್ತಾಕೆ ತಂತ್ರಬದ್ಧವಾಗಿ ಡಾಟಾಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಎರಡೂ ವೈಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಧಾರ ವೇದಿಕೆಯ ದರ್ಶನವನ್ನು ಅಪಾಯವಾಗುತ್ತದೆ, ನನಗಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೆ ಓರುವಂತೆಯಾಗಿದೆ.
ಐಎ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ “ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠ” ಅಮಲುವ ನರರು ಕೀಲುಗೊಂಡರೀತಿದಾಗಿರುತ್ತವೆ ?
“ಡೇಟಾ ಕನಿಷ್ಠ” ಪೋಶುರಾಯವು ಸೂಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತಾರ ತರಬೇತೂಕೊಡುವ ಮೊದಲು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಇದ್ದ ಎಲ್ಲವೂ ದುಡಿಯುತ್ತಿದೆ.
ತೆಕ್ಷಿಣ ತಂಡಕ್ಕಿರುವ ಐಎ ಎಲ್ಲಾ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಆರಂಭಿಸಿ, ಬಾಲಿಕೆ ಉತ್ತಮ ಕಲಿಕೆಯು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ?
ಐಎ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ಅಳಿಗೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ; ಮಾದರಿಗಳ ಅಥವಾ ನಿಷ್ಪತ್ತಿಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಕೃತಿಯობის ಬಾಗೆಯ ಮೂಲಕ ಕುರುಡುಪಡುವರು. ಎರಡೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ತುರಿಯಾ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಚೆಲ್ಲಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾದ ಆಯ್ಕೆಯೇನೂ ಅಲ್ಲ.
